Decodificare l’impatto dell’AI sul marketing con Scott Brinker

L’AI sta rivoluzionando il panorama del marketing. Abbiamo fatto notevoli progressi dalle sue applicazioni fondamentali nei chatbot, nell’analisi predittiva e nei motori di raccomandazione. Oggi le aziende possono utilizzare assistenti AI per la programmazione e piattaforme no-code di nuova generazione per creare applicazioni personalizzate perfettamente allineate alle specifiche esigenze operative ed esperienziali. I leader possono utilizzare l’AI per migliorare le proprie strategie di marketing, semplificare le operazioni e fornire esperienze personalizzate. Gli esperti di marketing possono utilizzare l’AI per creare contenuti e insight analitici self-service.

Ma nonostante la drastica evoluzione, l’adozione dell’AI nel marketing è ancora in fase sperimentale e nelle prime fasi di produzione. Questo offre opportunità immense ma crea anche sfide per gli esperti di marketing. I marketer devono comprendere le implicazioni dell’AI per la strategia, la leadership e le operazioni per sfruttarla in modo efficace, e i leader MarTech devono integrare queste capacità nei loro stack esistenti per rimanere competitivi. 

Florian Delval, Product Marketing Lead di Snowflake, ha parlato con Scott Brinker, Editor di chiefmartec.com, di come i leader del marketing possono cogliere questo valore e rimanere competitivi mentre affrontano le sfide che derivano dalla rapida evoluzione dell’AI e dall’adozione del settore. Nel recente webinar “Decoding AI’s Org-Wide Marketing Impact”, Scott parla di diversi usi e impatti dell’AI, dalla strategia dati agli stack tecnologici e alla produttività creativa. 

Flussi di lavoro di marketing autonomi con l’AI

Gli assistenti AI come ChatGPT, Gemini e Claude hanno un impatto significativo sui flussi di lavoro di marketing e portano a operazioni più autonome, tra cui creazione di contenuti, analisi dei dati e interazione con i clienti. “È incredibile quanta adozione abbiano effettivamente raggiunto in così poco tempo”, afferma Scott. “È la stragrande maggioranza degli esperti di marketing a dire ‘Sì, usiamo questi assistenti nel nostro marketing normale’”.  

Questa automazione velocizza il processo di marketing e consente ai team di concentrarsi sulle iniziative strategiche. Ad esempio, gli assistenti AI generano le bozze iniziali del marketing copy, riassumono i report o segmentano i dati dei clienti, liberando tempo per gli esperti di marketing. 

Tuttavia, un grafico tratto dal report “State of Martech” di marzo 2025 che distribuisce la diffusione approssimativa dell’adozione delle tecnologie AI da parte degli esperti di marketing — dagli early adopter ai ritardatari che ancora non conoscono l’AI — mostra un abisso tra la grande maggioranza che utilizza assistenti AI e gli utenti e gli innovatori più avanzati che utilizzano flussi di lavoro agentici e agenti AI. Questo evidenzia l’opportunità per i leader di marketing di passare a posizioni più competitive andando oltre gli assistenti AI e implementando agenti e flussi di lavoro autonomi. 

Opportunità per i dati non strutturati nel marketing 

“Ad essere onesti, gran parte dei dati con cui abbiamo lavorato per anni nel marketing erano un set relativamente ristretto di elementi ben strutturati”, afferma Scott. 

I dati non strutturati nel contesto del marketing, invece, includono elementi come thread di email, trascrizioni di chatbot e qualsiasi documento di testo o anche dati visivi che non sono facilmente organizzabili in un database tradizionale. “Moltissimi di questi dati non sono mai stati veramente in una forma che i marketer fossero in grado di sfruttare”, afferma Scott. Con l’AI, questi dati offrono ai marketer opportunità significative di ottenere insight più approfonditi, come il sentiment, le preferenze e i punti critici del cliente. L’AI può anche utilizzare questi dati per migliorare la personalizzazione, ad esempio personalizzando messaggi, offerte ed esperienze per i singoli clienti per migliorare l’engagement e la soddisfazione. Inoltre, l’analisi di questi dati con l’AI può migliorare il servizio clienti identificando problemi o domande comuni e consentendo di migliorare le risorse di supporto e la risoluzione dei problemi. “Credo che questo sia uno dei vettori che gli esperti di marketing devono avere per essere molto più creativi”, afferma Scott. “È una delle cose che mi entusiasma di più.”

Ma per cogliere queste opportunità servono strategie dati efficaci e l’integrazione con i cloud data warehouse per garantire qualità dei dati, accessibilità e analisi basate sull’AI.

Perché la Gen AI richiede una strategia dati robusta

“Ormai da cinque o otto anni siamo nella modalità attuale del marketing, in cui sapevamo che lo sviluppo di funzionalità per i dati sempre più robuste era la chiave per sbloccare tanti dati”, afferma Scott. “E l’AI ha moltiplicato tutto per un ordine di grandezza.”

Il successo dell’integrazione dell’AI richiede una strategia dati robusta, che aiuti a garantire la qualità e la conformità dei dati per massimizzare il potenziale dell’AI. L’efficacia dell’AI dipende dall’accuratezza e dall’affidabilità dei dati che elabora. Una solida architettura dati e una corretta gestione dei dati contribuiscono inoltre a garantire l’accessibilità, rendendo possibile l’analisi basata sull’AI. Questo processo richiede un controllo rigoroso e il rispetto della qualità e della conformità dei dati, che sono sempre state sfide nel MarTech. Con l’AI che alza la posta in gioco, dare priorità al layer dei dati è essenziale per i leader MarTech.

Per saperne di più, guarda il webinar per ascoltare Scott descrivere i vantaggi non solo di avere un data warehouse, ma anche della sua integrazione con lo stack MarTech e per scoprire fin dove possono arrivare gli insight. Inoltre, scopri quanti intervistati dicono di avere già questa integrazione e con quale servizio cloud. 

Tutto questo si traduce in molti miglioramenti MarTech ottimizzati per l’AI, tra cui strategia dati, modelli di costo, dinamiche del team e responsabilizzazione degli operatori. Per i leader del marketing, significa operazioni semplificate, customer experience personalizzate e strategie di marketing migliorate nel complesso, che in ultima analisi favoriscono la crescita e il vantaggio competitivo.

L’AI sta trasformando i ruoli di marketing

L’AI sta trasformando i ruoli all’interno delle organizzazioni di marketing a tutti i livelli, dal CMO ai team manager e agli esperti di marketing. 

A livello di CMO, i leader stanno osservando il cambiamento nei comportamenti e nei canali dei consumatori. Uno dei più grandi esempi è nella ricerca su Google e l’impatto sulla SEO, un’area in cui si sta andando verso gli agenti AI e la conversazione con gli agenti AI. “È incredibilmente emozionante. Questa è una nuova generazione di commercio e marketing digitale, e la cosa principale a cui i CMO devono prestare attenzione”, afferma Scott.

Al contrario, la sicurezza del brand è un’area a cui fare attenzione con l’AI, ad esempio con l’“AI slop”. “Che va assolutamente evitato. Può distruggere un marchio”, afferma Scott. La conversazione prosegue con ulteriori dettagli sulle opportunità che derivano dall’utilizzo corretto di questi strumenti, sulle aree in cui l’AI può avere il massimo impatto e sulla principale raccomandazione su dove reinvestire per i CMO.

I capi della tecnologia di marketing sono probabilmente molto impegnati in questi giorni. Hanno i classici stack MarTech, ma ora devono integrare ogni tipo di assistenti AI e agenti AI, espandendo gli stack che devono gestire. In passato, le soluzioni commerciali erano il modo più importante ed efficiente per farlo. Scott parla più a fondo di come questa tecnologia si stia evolvendo verso una tecnologia personalizzata con l’AI, delle maggiori opportunità e dei rischi derivanti dalle app e dagli agenti e dell’empowerment che offre ai leader MarTech. “Credo che questo sia solo l’inizio, e ne vedremo molti altri nei prossimi anni.”

I team manager e i direttori di marketing devono avere empatia e comprendere quanto questi cambiamenti — la velocità e la scala dell’impegno — influiscano su coloro che lavorano sotto di loro. È bello aumentare l’efficienza, ma anche se la si utilizza per la produzione creativa, il volume sta aumentando. La conversazione esplora l’equilibrio tra efficienza, creatività, collaborazione e “l’opportunità di sviluppare più muscoli per la sperimentazione” — aspetti che sono “nettamente nuovi” per questi team. I direttori devono incoraggiare i propri team ad “andare oltre”.

Gli operatori del marketing, come i growth marketer, devono servirsi di strumenti AI per produrre risultati creativi e analisi self-service. 

Come riassume Florian: “Molti dei compiti dei vari ruoli all’interno dell’organizzazione rimarranno invariati. Ma quello che cambierà sarà il modo in cui riusciranno a realizzarli. Stiamo passando dalla SEO alla nozione di ottimizzazione per i motori generativi. Stiamo passando dai dati strutturati all’aggiunta di dati non strutturati. Le opportunità sono diventate più ampie, in un certo senso, anche se le funzioni e le responsabilità principali rimangono le stesse.”

“Penso che questo sarà un vero periodo d’oro per il marketing”, afferma Scott.

Cosa può fare Snowflake

Una strategia AI efficace richiede una strategia dati robusta e Snowflake fornisce alle organizzazioni di marketing la base sicura e governata di cui hanno bisogno per sfruttare l’intelligenza artificiale.

Con Snowflake ML, i team possono accedere a previsioni come lifetime value o abbandono dei clienti e ottenere suggerimenti su Next Best Action, priorità delle campagne, tempi di invio ottimizzati e altro ancora. Snowflake Cortex AI fornisce un’ampia gamma di funzionalità per sfruttare sia i dati strutturati che quelli non strutturati tramite il linguaggio naturale. Ciò significa che gli esperti di marketing possono accedere e utilizzare non solo testo memorizzato in tabelle, ma anche registrazioni vocali, PDF, immagini e altro ancora. Gli assistenti AI conversazionali sono a portata di mano, il tutto mantenendo la governance e la sicurezza dei dati. Infine, combinando queste tecnologie, i team possono orientarsi verso l’agentic AI, creando agenti autonomi che gestiscono attività complesse in più fasi, come la pianificazione di campagne basate sui risultati o la segmentazione dell’audience, passando dagli insight all’esecuzione.

Scopri di più su come l’agentic AI può trasformare la customer experience e il marketing. Scarica l’ebook “A Practical Guide to Agentic AI for Customer Experience”.

E ascolta il webinar “Decoding AI's Org-Wide Marketing Impact: An Exclusive Session with Scott Brinker.”